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微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
我用7个主流AI工具助手总结4篇写GEO公众号文章的分析及看法
作者白杨SEO参加国平老师线下分享活动，获AI相关启发。还用7个主流AI工具助手总结4篇GEO公众号文章，给出各篇核心观点，并分享自己看法，指出GEO尚无标准方法，企业应按需选择。
Qwen3小升级即SOTA，开源大模型王座快变中国内部赛了
开源大模型进入中国时间，Kimi K2风头正盛时，Qwen3迎来升级，235B总参数量仅为Kimi K2四分之一，基准测试性能却超它。Qwen官方不再用混合思维模式，新模型仅支持非思考模式，此次是小更新，大招在后头。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
训练机器人方式对了吗？英伟达DreamZero双榜第一新反思
NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。
巧妙！一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分
格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色，线性探测准确率高于CLIP等，下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数，结合虚拟类别构造等优化方案提升性能，团队专注视觉研发，务实开放。
别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
Anthropic 发布最新劳动市场影响报告：AI 已拿下 75% 的程序员工作、且能做的还有很多
Anthropic发布报告，用Claude真实使用数据度量AI对劳动市场的影响。提出‘观测暴露度’指标，显示AI远未达理论上限，高暴露职业集中在白领，目前失业率未升，但年轻人入职放缓。
5个月估值120亿！OpenAI前CTO自曝首个多模态AI，竟要免费开源
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab获20亿美元融资，估值达120亿美元。未来几个月将发布首个多模态AI产品，还会开源部分组件，团队全力构建多模态AI以增强人类能力。
Lovart的开源平替产品，完全本地免费的AI设计Agent。
Lovart是热门AI设计Agent但使用成本高，现找到开源平替项目Jaaz。它接OpenAI绘图API，支持Comfyui等本地工具，能免费本地使用，功能丰富，还将推视频生成功能。